适用于高阶QAM信号的水声信道盲均衡算法

提出了一种适用于高阶QAM信号的盲均衡新算法.首先针对正交幅度调制(QAM)信号星座图的特点定义了一个新的代价函数,并将得到的误差函数的实部和虚部分别用于QAM信号的同相分量和正交分量的均衡,降低了剩余均方误差.为了加快算法的收敛速度,对误差项采用了归一化方法以增加迭代步长.水声信道仿真结果表明,算法性能稳健、收敛速度快、剩余均方误差小,适用于高速水声通信信道的盲均衡.     

基于指数型变步长常模水声信道盲均衡算法及其DSP实现

针对传统的固定步长常数模算法(CMA)收敛速度和剩余误差之间的矛盾,分析了基于指数型的变步长水声信道盲均衡算法(EVCMA),利用水声信道对该算法进行了仿真实验,获得了算法中的各参数值.根据数字信号处理器(DSP)TMS320VC5502芯片运算速度快、数据处理能力强的特点及所获得的参数,在集成开发环境(CCS)中,用C语言编写该算法代码,通过仿真调试,实现了该算法.结果表明,该算法具有收敛速度快、剩余误差小的特点,DSP实现具有较好的效果.     

一种分数间隔解相关判决反馈盲均衡算法

针对波特间隔盲均衡算法的缺陷,利用分数间隔盲均衡算法能获得更多更详细的信道信息,判决反馈滤波器能补偿深度谱零点信道畸变所产生的影响,解相关常数模算法能加快收敛速度的优点,提出一种分数间隔解相关判决反馈盲均衡算法(FSDDFE).该算法采用分数间隔加判决反馈的模型结构,在均衡器(前馈滤波器)权系数的调整中,引入了解相关常数模算法,使FSDDFE算法的收敛速度显著加快、均方误差明显减少.水声信道的仿真结果,验证了该算法的有效性能.     

水声FBMC通信的双向判决反馈均衡研究

现有的滤波器组多载波调制(FBMC)水声通信受到稀疏信道和环境噪声的影响,存在着误码率高的问题,判决反馈均衡器对于水声FBMC的接收信号有着一定的均衡效果;但是,判决反馈均衡仍存在着误码扩展的问题。本文提出了被动时间反转和双向判决反馈均衡联合的均衡方法,能够有效压缩稀疏信道长度,减少误码扩展。仿真结果表明,相比于被动时间反转和判决反馈联合的均衡方法,本文方法对于水声FBMC通信系统接收端信号的复原效果有着较大的提升。     

一种双模式盲均衡新算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态剩余误差大的缺点,研究了常数模算法与判决引导算法(DD)相结合的双模式盲均衡算法,通过分析CMA和DD之间的相似之处,引出了一种新的切换条件用于该算法中2种模式之间的切换,并提出了基于该新切换条件的双模式盲均衡新算法.与硬切换不同,新算法中2种模式对信号的均衡是交替进行的.新算法充分利用了CMA能使眼图睁开的良好性能和DD收敛速度快、稳态误差小的优点,使其具有比CMA更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差.用水声信道对算法的性能进行了仿真研究,结果证明了该算法的有效性.     

基于不同误差函数的判决反馈水声信道盲均衡算法

在分析不同误差函数的特性和CMA算法的基础上,研究了基于不同误差函数的判决反馈盲均衡算法.水声信道的仿真分析表明: 1)对于频响起伏较大的水声信道,CMA-DFE在收敛速度与均方误差方面的性能优于CMA;2)在实验参数相同的条件下,由于误差函数的不同,CMA-DFE的性能也不同.     

基于分数间隔均衡的水声通信信道优化技术

水声通信信道受到海水介质的多途效应的影响,容易产生码间干扰,导致通信信道失衡,提出一种基于分数间隔均衡的水声通信信道优化技术,根据水声信道的时变衰落、多径和加性干扰等特性,构造水声信道的冲激响应模型,加入多径分量的相位偏移进行通信码间干扰抑制,在通信信号的接受终端插入一个可调滤波器消除多径干扰,采用自适应分数间隔均衡算法进行信道均衡器设计,采用二进制伪随机序列修正滤波器系数以对信道做出反馈补偿,实现信道均衡设计。仿真结果表明,采用该方法进行水声通信信道均衡设计,通信系统输出的码元保真度较高,抗多径干扰能力较强,降低了通信系统的输出误码率,改善了水声通信质量。     

引入迭代阈值判决导引判决反馈盲均衡算法

基于判决圆的常数模算法(CMA)和判决导引算法(DD)相结合的判决反馈盲均衡算法(CMA+DD),在均衡的起始阶段,由于眼图未睁开,DD算法无法收敛,导致收敛速度慢.为了加快收敛速度,在迭代过程中引入迭代阈值limit,以修改CMA+DD算法的判决条件,从而得到改进的CMA+DD算法(MCMA+DD).该算法在均衡的起始阶段先采用CMA迭代limit次,然后再根据判决圆进行切换.水声信道仿真结果表明,MCMA+DD算法收敛速度快;迭代阈值不同,影响收敛速度;仍具有冷启动和重新启动能力.     

基于双曲正切误差函数的变步长盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,收敛后均方误差大的不足,定义了双曲正切误差函数,提出了基于双曲正切误差函数的变步长盲均衡新算法.该算法利用双曲正切误差函数关于均衡器输出幅度等于常数模的轴奇对称特性来减少均方误差,利用变步长来加快收敛速度.用负声速梯度水声信道,对算法的性能进行了仿真研究.结果表明,该算法收敛速度快、均方误差小,较好地克服了CMA的缺陷.     

基于改进BOMP算法的水声信道估计

近年来,水声信道估计主要是基于稀疏模型展开.水声介质的非均匀性等使声线以簇的形式传播,导致水声信道展现出块结构稀疏特性.本文针对信道的块结构稀疏特性,在OFDM通信系统中,提出使用改进的BOMP算法进行水声信道估计.BOMP算法一次筛选1个最大相关块,改进的算法一次挑选t个非零块,算法重构时间将降低t倍.仿真结果表明:改进的BOMP算法误码率和重构时间要优于传统的LS、基于压缩感知的OMP算法;在不降低BOMP算法重构精度的前提下,将重构时间降低t倍.     

基于自适应平方根 CKF 的多传感器混合融合算法(英文)

In the normal operation condition, a conventional square-root cubature Kalman filter (SRCKF) gives sufficiently good estimation results. However, if the measurements are not reliable, the SRCKF may give inaccurate results and diverges by time. This study introduces an adaptive SRCKF algorithm with the filter gain correction for the case of measurement malfunctions. By proposing a switching criterion, an optimal filter is selected from the adaptive and conventional SRCKF according to the measurement quality. A subsystem soft fault detection algorithm is built with the filter residual. Utilizing a clear subsystem fault coefficient, the faulty subsystem is isolated as a result of the system reconstruction. In order to improve the performance of the multi-sensor system, a hybrid fusion algorithm is presented based on the adaptive SRCKF. The state and error covariance matrix are also predicted by the priori fusion estimates, and are updated by the predicted and estimated information of subsystems. The proposed algorithms were applied to the vessel dynamic positioning system simulation. They were compared with normal SRCKF and local estimation weighted fusion algorithm. The simulation results show that the presented adaptive SRCKF improves the robustness of subsystem filtering, and the hybrid fusion algorithm has the better performance. The simulation verifies the effectiveness of the proposed algorithms.     

一种基于自适应进化策略采样的粒子滤波算法

提出了一种自适应进化策略算法(AES),该算法利用适应度值控制变异步长的自适应调整,从而提高了进化策略的搜索效率和精度。将AES算法和粒子滤波(PF)相结合,提出了基于自适应进化策略采样的粒子滤波算法(AESPF)。该算法将AES应用于粒子重采样,以保证粒子的有效性和多样性。通过仿真计算表明,提出的算法可以有效提高滤波性能。     

一种基于改进型KNN算法的文本分类方法

KNN算法是比较适合于文本分类的一种分类算法,但由于其计算复杂度会随着训练集规模的增加而线性增加,从而限制了它的实际应用效果。通过改变对近邻点的搜索策略,提出了一种改进型的KNN算法。该算法在对最近邻的选择过程中,放弃传统算法中遍历所有样本的做法,而是通过逐渐逼近的思想来寻找最近邻点。实验证明,该方法在保持和传统的KNN算法几乎一样的精度性能前提下,可以明显降低算法的计算复杂度,降低时间开销,取得了较满意的结果。     

Multi-path planning algorithm based on fitness sharing and species evolution

A new algorithm is proposed for underwater vehicles multi-path planning. This algorithm is based on fitness sharing genetic algorithm, clustering and evolution of multiple populations, which can keep the diversity of the solution path, and decrease the operating time because of the independent evolution of each subpopulation. The multi-path planning algorithm is demonstrated by a number of two-dimensional path planning problems. The results show that the multi-path planning algorithm has the following characteristics: high searching capability, rapid convergence and high reliability.     

基于粒子群优化的聚类入侵检测算法

为了在入侵检测中有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点，使算法具有较好的全局收敛性，将粒子群优化算法应用于入侵检测，给出了基于粒子群优化的K均值聚类算法．通过理论分析及实验，验证了基于粒子群优化K均值聚类算法的有效性．对KDD CUP99数据集仿真，实验结果表明，该算法在入侵检测中能获得理想的检测率和误检率．     

基于M估计的多UUV协同定位算法

为解决多水下无人航行器(UUV)协同定位系统因水声环境复杂,水声距离观测信息受异常噪声干扰,导致采多UUV协同定位效果变差的问题,本文将M估计算法应用于UUV协同定位中,提出一种基于M估计多UUV协同定位算法。半实物仿真试验结果表明,相较于传统基于扩展卡尔曼滤波算法,所提算法可将定位精度提升30%左右。     

基于时域解析信号的广义MUSIC算法

波束形成是声呐信号处理的关键技术,本文提出一种新的基于宽带时域解析信号的广义MUSIC自适应波束形成算法(TAMUSIC算法).该算法将时域解析信号与改进的MUSIC算法相结合,对精确时延之后的宽带时域信号进行希尔伯特变换生成复数形式的时域解析信号,增加权向量自由度;通过增加调节指数构建新广义噪声子空间,解决了传统MUSIC算法信源数目估计不准带来的影响,提高算法鲁棒性;最后利用信号子空间和噪声子空间的正交性估计目标方位.仿真数据和海试数据处理的结果表明:TAMUSIC算法可以获得更尖锐的谱峰,提高目标的角度分辨力,增强了弱小目标的发现能力.     

基于免疫遗传算法的水下无人平台航路规划

为克服遗传算法在水下无人平台航路规划应用中存在的问题,提出了基于免疫遗传算法的水下航路规划问题.仿真结果表明,这种算法能够有效地提高航路规划的计算速度和保证航路规划的质量.     

基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究

为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模块,内嵌于混沌云粒子群算法进化中,制定了粒子编码规则,设计了多目标函数的粒子历史极值和全局极值的计算方法,提出了基于混沌云粒子群优化算法求解多目标离散泊位-岸桥分配模型的新方法,数值算例结果证明了该模型和算法的可行性和实用性。